随着科学技术的发展,手机、数码相机等工具让人们可以轻松的捕获生活的瞬间,但是受摄影环境及摄影过程影响,拍摄得到的图片很多情况下是模糊的。由于模糊图像成因的多样性,目前还没有市场化的应用,然而在军事、刑侦等领域,能够把模糊图像还原清晰是极具现实意义的,其带来的价值不可估量。这使得对图像去模糊的研究成为图像处理领域的一个热点话题。本文以运动模糊图像为研究对象。最近几十年里,对图像去模糊问题的研究不断有新的成果产生,直到用暗通道作为图像先验这一方法的提出,让图像去模糊的问题得到了更有效的解决,但该方法不适用于含噪声的图像,一旦图像中含有明显的噪声,得到的模糊核是不连续的,进而无法恢复出期望的清晰图像。本文以单幅含噪声模糊图像为研究对象,通过使用Radon变换技巧,以方向滤波后模糊图像对应模糊核的Radon变换和原模糊图像对应模糊核的Radon变换相等作为出发点,通过改进多尺度的暗通道先验方法,使其适用于含明显噪声的模糊图像,进而弥补了暗通道方法在噪声处理上的不足。本文沿用了暗通道先验方法中对非线性暗通道算子的处理,采用Radon变换技巧更新模糊核,并增加一种有效抑制噪声的非盲反卷积方法。本文通过对数据库图像和大量真实图像进行实验,一是论证了使用Radon变换技巧对模糊核估计的重要性;二是通过对比不同方向滤波个数对实验结果的影响,证明了方向滤波个数和模糊核的形状相似性成正比;三是通过对比不同程度噪声对模糊核的影响,证明了本文方法能够处理含噪声的模糊图像。实验结果显示了该方法能够使模糊的自然图像及人脸图像恢复清晰。